(57)【要約】  クロマトグラフィシステムで収集したデータからポンプパルスをフィルタで除去する方法を開示する。ポンプが溶媒を分析機器に送り出すときにベースラインデータを収集する。当該データは毛細管ブリッジ粘度計のＩＰ信号であり得る。当該データにフーリエ変換を適用して、ベースライン信号のパワースペクトルを生成する。基本周波数および高調波周波数を求め、そこから櫛形フィルタを構築して、影響を受けるすべての機器から収集したサンプルに適用する。櫛形フィルタはポンプおよび流量と相関しており、データ分析ソフトウェアまたはデータベースに格納され得る。その他のポンプを用いるその他のシステムも、関連付けられた櫛形フィルタを生成し得る。結果として得られるフィルタ、およびそれらが生成された流量は、データ分析ソフトウェアがアクセスできるデータベースに格納され得る。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クロマトグラフィシステムにおいて収集したデータから、ポンプパルスによって生じるノイズを特徴付けて取除く方法であって、
Ａ．分析機器でデータを収集するステップを備え、収集した前記データはポンプパルス汚染を含み、前記方法はさらに、
Ｂ．当該ポンプに起因するパルスの基本周波数を見出すステップと、
Ｃ．前記基本周波数の周りのノイズを取除くようにフィルタを構築するステップと、
Ｄ．収集した前記データを前記フィルタでフィルタリングするステップとを備える、方法。
【請求項２】
前記フィルタは、前記ポンプの周波数にわたるバンドストップフィルタである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フィルタは、複数のバンドストップフィルタノッチを備える櫛形フィルタであり、前記櫛形フィルタの１つのバンドストップフィルタノッチは前記基本周波数の周りのノイズを除去し、残りのノッチは前記基本周波数の高調波の１つ以上の周りのノイズを除去する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のバンドストップフィルタノッチの各々の幅は、高調波ごとに増加する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記櫛形フィルタ内の各バンドストップフィルタノッチの幅は±ｎΔｗ／２であり、ｎは高調波次数であり、Δｗはノッチの幅である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
Ａ．収集した前記データのパワースペクトルを計算するステップと、
Ｂ．前記パワースペクトルから前記ポンプの前記基本周波数を求めるステップとをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記パワースペクトルは、
Ａ．計算した前記パワースペクトルのベースラインを求めるステップと、
Ｂ．前記ベースラインへの最良適合を算出するステップと、
Ｃ．計算した前記パワースペクトルから前記ベースラインを引いてデータ残余を計算するステップと、
Ｄ．計算した前記データ残余を、そこから前記基本周波数を求める前記パワースペクトルとして利用するステップとを備える方法によって求められる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記最良適合は線形適合である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ベースライン信号Ｓ（ｔ）への前記適合は、
【数１】
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の形態の非線形適合モデルであり、ａ，ｂ，Ａi，ｗ0，φiは適合パラメータであり、前記基本周波数はｗ0適合パラメータとして直接抽出される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記パワースペクトルを計算する前に、収集した前記データにウィンドウ機能を適用するステップをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記ウィンドウ機能はＨａｎｎウィンドウである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記基本周波数は、
Ａ．１／ｆノイズが存在している領域の外部の前記パワースペクトルの領域を選択するステップと、
Ｂ．前記領域内の最大パワー信号に対応する周波数ｗmを求めるステップと、
Ｃ．ｗm／２およびｗm／３における周波数のパワー値を分析して、これらの周波数に前記パワースペクトルのピークがあるか否かを判断するステップと、
Ｄ．前記基本周波数を、
ａ．ｗm／２またはｗm／３に前記パワー信号のピークがない場合は、ｗmであると判断し、
ｂ．ｗm／３に前記パワー信号のピークがあり、したがってｗmおよびｗm／２が高調波周波数である場合は、ｗm／３であると判断し、または、
ｃ．ｗm／３に前記パワー信号のピークがなく、ｗm／２にピークが存在しており、したがってｗmが高調波周波数である場合は、ｗm／２であると判断するステップとを備える方法によって求められる、請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
収集した前記データの前記フィルタリングは周波数空間で行なわれる、請求項６に記載の方法。
【請求項１４】
収集した前記データの前記フィルタリングは時間領域で行なわれる、請求項６に記載の方法。
【請求項１５】
前記バンドストップフィルタは、前記バンドストップノッチの外部にある場合は値１を有すると定義され、前記バンドストップノッチの内部にある場合は値０を有すると定義される、請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
前記バンドストップフィルタは、前記バンドストップノッチの外部にある場合は値１を有すると定義され、前記バンドストップノッチの中心にある場合は値０を有すると定義される、請求項２に記載の方法。
【請求項１７】
前記分析機器は粘度計である、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記分析機器は示差屈折計である、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
Ａ．前記ポンプに関連付けられた識別子と、前記分析機器で前記データを収集したときに前記ポンプが動作していた流量とを作り出すステップと、
Ｂ．結果として生じる前記フィルタを当該ポンプ識別子および流量に関連付けるステップと、
Ｃ．前記フィルタおよび関連付けられたポンプ識別子をデータベースに格納するステップとをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記フィルタを生成したときと同じ前記ポンプの流量で前記ポンプを利用する第２の分析機器から収集したデータに前記フィルタを適用するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
Ａ．前記ポンプに関連付けられた前記識別子および前記流量と一致するシステムで収集したデータを有する分析機器からの履歴データにアクセスするステップと、
Ｂ．関連付けられた前記フィルタを前記履歴データに適用するステップとをさらに備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記クロマトグラフィシステムは１つ以上の検出機器を備え、前記検出機器は、
Ａ．毛細管ブリッジ粘度計、
Ｂ．光散乱検出器、
Ｃ．示差屈折計、および
Ｄ．吸収検出器
からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記粘度計は、ＩＰトランスデューサおよびＤＰトランスデューサを備える毛細管ブリッジ粘度計であり、収集した前記データは前記ＩＰトランスデューサの信号である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
前記パワースペクトルの前記計算は、
Ａ．収集した前記データのベースラインを求めるステップと、
Ｂ．収集した前記データの前記ベースラインへの最良適合を算出するステップと、
Ｃ．収集した前記データから前記ベースラインを引いてデータ残余を計算するステップと、
Ｄ．計算した前記データ残余を、そこから前記パワースペクトルを計算する収集した前記データとして利用して、そこから前記基本周波数を求める前記パワースペクトルを計算するステップとを備える、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連特許および出願
本発明の背景および適用に関連する以下の参考文献を本明細書に引用により援用する。
【０００２】
スティーブン・ピィ・トレイノフ、米国特許第７，２１３，４３９号（２００７年５月８日発行）、「毛細管ブリッジ粘度計のための自動ブリッジ平衡化手段および方法（Automatic bridge balancing means and method for a capillary bridge viscometer）」
スティーブン・ピィ・トレイノフ、米国特許第７，３３１，２１８号（２００８年２月１９日発行）、「毛細管ブリッジ粘度計、および比粘度の測定方法（Capillary bridge viscometer and method for measuring specific viscosity）」
スティーブン・ピィ・トレイノフ、ＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ１６／４１６４９号（２０１６年７月８日出願）、「溶媒圧縮率補正を有する示差粘度計（Differential viscometer with solvent compressibility correction）」
【背景技術】
【０００３】
背景
液体クロマトグラフィシステムは、精巧なコンピュータ制御ポンプを有する。当該ポンプは溶媒およびサンプルをクロマトグラフィカラムを通して送り出し、当該カラムはサンプルをその構成成分に分別する。分別されたサンプルは次に、光散乱、屈折率、ＵＶ吸収、電気泳動移動度、および粘度検出器などの１つ以上の分析機器を流れて、その物理的性質が特徴付けられる。分析の間、フローシステムは、流れおよび圧力変動を最小限にしつつ一定の体積流量を提供する。現代のクロマトグラフィポンプは通常、数十から数百バールの流体を０．１％以下の変動で供給する。これらクロマトグラフィポンプは、ポンプヘッドにおける圧力フィードバックを含む一連の技術を用いることによって、または溶媒圧縮率の影響を補正する非直線のポンプストロークを用いることによって（たとえば、カリフォルニア州サンタクララのアジレント・テクノロジー社（Agilent Technologies, Inc.）のAgilent 1200シリーズ  クォータナリポンプ  ユーザーマニュアルを参照）、このレベルのパフォーマンスを達成する。これらの優れた仕様にも係らず、分析機器信号はそのベースラインの小さい周期的な変動を示すことが多く、この変動は本明細書においてポンプパルスと称される。分析機器の中には、ポンプパルスの破壊効果に対する感度が特に高いものもあり、ポンプパルスによって一次測定が不明瞭になる場合がある。
【０００４】
オンライン示差粘度計のパフォーマンスは、毛細管の両端の圧力降下として現われる小さい粘度変化をもたらすクロマトグラフィピークと、それを模倣するポンプパルスとを区別するオンライン示差粘度計の能力によって制限されることが多い。示差粘度計では特にポンプパルスピックアップが起こりやすいが、影響を受ける分析機器は決して示差粘度計だけではない。示差屈折検出器も溶媒ベースラインの圧力パルスを示すことが多い。光散乱およびＵＶ／ＶＩＳ吸収検出器はポンプパルスに対する感度が比較的低い傾向があるが、そうだとしても、これら検出器も影響を受け得ることを示す例が文献に示されている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ポンプパルスは典型的に、分析機器が測定中の信号のベースラインの周期的な振動として観察される。ポンプパルスが見られた場合、通常の対応策は、ポンプの保守を行なってピストンおよび弁シールを取替えることによって、またはアナリティカル・サイエンティフィック・インスツルメンツＵＳ社（Analytical Scientific Instruments US）（カリフォルニア州リッチモンド）製のFlatLine（商標）モデルなどの外部パルス緩衝装置を追加することによって、ポンプパルス源におけるポンプパルスを減少させることである。しかし、ポンプが正確に動作している場合でも、残留圧力パルスが常に存在することになり、これが分析機器系統によって変換され得る。ポンプパルスの影響を最小限にするための次のステップは、分析機器が測定する予定の物理的効果に対する感度を維持しつつ、分析機器のポンプパルスに対する感度をできる限り低くするように分析機器を設計することである。ポンプパルスに対する感度が本質的に低くなるように機器を設計する方法は多数ある。その一例を以下に説明するが、ポンプおよび計測設備が最適化された後でも、機器の感度は依然としてポンプパルスピックアップによって制限されることが多い。本発明の目的は、ソフトウェアにおける測定信号を補正してポンプパルスの残留効果を除去することである。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】単一毛細管粘度計を示す図である。ポンプと粘度計との間にサンプルを注入する。毛細管の両端の圧力降下を差圧トランスデューサで測定し、これを用いてサンプルの粘度を得る。
【図２】差圧トランスデューサ（differential pressure transducer：ＤＰ）および入口圧力トランスデューサ（inlet pressure transducer：ＩＰ）を含む毛細管ブリッジ粘度計の図である。
【図３】流量が０．５ｍＬ／分の水性溶媒の（ａ）ＩＰおよび（ｂ）ＤＰベースラインのプロットを示す図である。
【図４】図３に提示される収集についてのＩＰおよびＤＰベースライン測定のパワースペクトルを示す図である。
【図５】図４に示すデータの最大ピークを求めて走査した開始および停止周波数を示す図である。
【図６】基本波およびその高調波にノッチを有する、計算された櫛形フィルタを示す図である。ノッチ幅は高調波次数とともに増加する。
【図７】（ａ）フィルタリングされていないデータおよび（ｂ）櫛形フィルタを適用した後のデータのパワースペクトルを対比することによる櫛形フィルタの適用を示す図である。
【図８】元のＩＰ信号をフィルタリングされた信号と対比した図である。データサンプリングレートは０．１秒である。
【図９】ＢＳＡサンプル注入についての溶離体積データに対する生の固有粘度およびフィルタリングされた固有粘度の双方を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
発明の詳細な説明
機器をポンプパルスの影響に対して本質的に回復力があるようにする設計
明確にするために、クロマトグラフィピークが検出器を通過するときに流体サンプルの粘度変化を測定するオンライン粘度計を考えてみる。可能な最も単純な実現例の１つは単一毛細管の設計であり、この例を図１に示す。ポンプ１０１はリザーバ１０２から流体を引込んで検出毛細管１０３に流体を通す。差動トランスデューサ１０４が毛細管の両端の圧力を測定する。測定圧力は、流量およびサンプル粘度に比例している。まず溶媒を毛細管に流してベースライン圧力Ｐ0を測定し、その後サンプルを注入する場合、比粘度は単純に
【０００８】
【数１】
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【０００９】
であり、Ｐs（ｔ）はサンプルによる圧力である。このようなフローシステムに起因する重大な問題は、ポンプが完全に安定していない場合、ポンプパルスが、サンプル粘度の変化と同一に見える圧力信号を生成することである。単一毛細管粘度計の出力は圧力に正比例しているため、そのような装置の感度は使用するポンプの品質によって制限される。高品質のクロマトグラフィ溶媒送達システムは一般に、圧力パルスが０．１％未満の溶媒を提供するので、比粘度測定能力もほぼ０．１％に制限される。機器においてポンプパルスに対する感度を低下させる１つの方法が、毛細管ブリッジ粘度計の形態でHaneyによって米国特許第４，４６３，５９８号（１９８４年８月７日発行）に教示されている。
【００１０】
図２は毛細管ブリッジ粘度計の概略図である。流体の流れはブリッジ２０１の上部で分かれて、サンプルの半分が各ブリッジアーム２０２および２０３を流れる。ブリッジは対称であるため、すべての４本のアームが溶媒で充填されると、ブリッジの中心の差圧トランスデューサの測定値はゼロになる。サンプルは、注入されると両アームに流れ込む。一方のブリッジアーム２０２は付加的な遅延体積２０４を含んでいるため、サンプルは遅延体積２０４に入るが、サンプル注入よりも前に存在していた純溶媒があるため、ブリッジ内の圧力が不均衡になり、これがブリッジの中心の圧力トランスデューサ２０５によって測定される。この不均衡圧力は、ブリッジの上部と下部との間の別個の圧力トランスデューサ２０６によって測定される入口圧力と組合されて、以下の関係
【００１１】
【数２】
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【００１２】
を通して比粘度を提供する。ηはサンプルの粘度であり、η0は溶媒の粘度であり、ＤＰはブリッジの両端の不均衡圧力であり、ＩＰはブリッジの上から下への圧力である。これは、較正されたトランスデューサのみに依存する比粘度の直接測定である。運転の最後に、遅延体積は新たな溶媒で流されて新たな測定が実行され得る。
【００１３】
単一毛細管粘度計に対する毛細管ブリッジ粘度計の主な技術的な利点は、ポンプパルスは必然的にブリッジの両アームにほぼ対称的に影響を及ぼすため、ブリッジの設計は当然ながらポンプパルスを排除することである。ブリッジは、適切に実現されると、ポンプパルスの影響を２桁以上抑制することができる。しかし、パルス排除は完璧であることはなく、ViscoStar（登録商標）（カリフォルニア州ゴレタのワイアット・テクノロジー・コーポレイション）などの高感度粘度計では残留ポンプパルスが依然として明白な場合がある。これら高感度機器は、米国特許第７，３３１，２１８号およびＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ１６／４１６４９号の主題である技術を利用して感度を最大化し、約１０-6まで比粘度を測定することができる。これは、ポンプパルスからの残留ノイズよりも最大で１桁低い。したがって、これら最新技術の粘度計からの向上した測定感度は依然としてポンプ安定性によって制限される。
【００１４】
幸いなことには、クロマトグラムのどの特徴がポンプパルスに起因するものであり、どの特徴が基礎となる測定からのものであるかを判断することができる。パルスを駆動するポンプはコンピュータ制御され、高度に反復可能なピストンストロークを非常に正確で安定した駆動周波数で生成する。基本的な観察結果として、検出器内に見られるポンプパルスは、この基礎となる精密な駆動周波数を反映することになる。ポンプパルスを示すベースラインデータを分析することによって、ポンプの駆動周波数を求め、ポンプ周波数およびその高調波を阻止する特注の狭帯域櫛形フィルタを設計することによって駆動周波数をデータから除去することができる。
【００１５】
ポンプパルス汚染を示す検出器信号のいずれかを用いて、基礎となるポンプ周波数を求めることができる。ポンプ周波数を求めると、影響を受けるすべての検出器に補正フィルタを適用することができる。分析機器系統が単一毛細管またはブリッジ粘度計を含む場合、この検出器は最良の参照であることが多い。なぜなら、意図的に、ＩＰトランスデューサはポンプパルスを直接測定するからである。ViscoStar（登録商標）３粘度計（カリフォルニア州ゴレタのワイアット・テクノロジー・コーポレイション）によって収集した、流量が０．５ｍＬ／分で収集間隔が０．１秒の水性溶媒のＩＰおよびＤＰベースライン信号を図３に示す。ＩＰ信号３０１は、ブリッジ内の圧力降下のために平均値が６．４ｐｓｉである。しかし、ＤＰ信号３０２は、ブリッジが十分に均衡しているため、ほぼゼロである。図３に示すＩＰおよびＤＰ信号のパワースペクトルを図４（ａ）に示す。なお、ポンプパルスは、パワースペクトルの摂動の周期的な「ピケットフェンス」をもたらす。ポンプの基本周波数４０１は０．４０９５Ｈｚであり、高調波４０２のすべてにおいてスパイクが見られる。ポンプ信号は周期的であるため、高調波は基本周波数の正確に整数倍数のところにある。双方の検出器が全く同じ周波数でパワースペクトルのスパイクを示していることに注目することも重要である。したがって、１つの検出器についてのポンプ周波数を特徴付けてそれを取除くようにフィルタを設計する場合、その同じフィルタを、そのように影響を受けるすべての検出器に用いることができる。５Ｈｚのナイキスト周波数で反射する（エイリアスを生成する）スパイクも見られる。ポンプパルス除去フィルタを拡張してこれらを除去することもできるが、これらピークに含まれているスペクトルパワーは基本波および最初のいくつかの高調波と比べて小さい。さらに、基本波の倍数ではないパワースペクトルの「その他のピーク」４０３もある。これらその他のピークの中には、ポンプからの第２の周波数を表わすものもあり、その他のノイズ源からの電子的なピックアップによるものもある。しかし、これらその他のピークはすべて、スペクトルパワーをほとんど含んでおらず、同じアルゴリズムを用いてこれらを除去することもできるが、これらは現時点では無視することにする。高周波数で図４（ａ）に提示されているパワースペクトルの下向きの勾配は、アナログ電子フィルタリングと、センサの周波数応答と、アナログ−デジタル変換プロセスの一部であるデジタル平均化との組合せに起因する。重要な点は、ポンプパルスの影響の大部分が基本波およびその高調波の周りの非常に狭い周波数範囲に制限されていることである。
【００１６】
図４（ｂ）は、基本周波数領域の周りの図４（ａ）のデータのズームインを示す。このパワースペクトルは、あらゆるサンプルが注入される前の、純溶媒からのベースラインの収集によるものである。ＤＣ近傍のノイズは１／ｆノイズからのものであり、これはポンプパルスピーク周波数と組合されて４０４において見ることができる。クロマトグラフィピークの幅は数十秒であるため、クロマトグラフィピークに関連付けられたスペクトルパワーは０．１Ｈｚ近傍のまたは０．１Ｈｚ未満の周波数に現われることになる。それらはポンプノイズから十分に分離されている。ポンプパルスとクロマトグラフィピークと１／ｆノイズとの間にはタイムスケールの広範な分離があるため、適切に選択されたフィルタを新規に使用することによって、クロマトグラフィピークに影響を与えることなくノイズスパイクを除去することができる。フィルタは、基本ポンプ周波数の周りの小さい周波数帯域をその高調波に沿って取除くことになる。このようなフィルタは櫛形フィルタと称され、本発明の目的は、最適化されたフィルタを構築および適用してすべてのクロマトグラフィ信号からポンプパルスをなくすことである。
【００１７】
適切な櫛形フィルタは、基本周波数およびその高調波にノッチを有するように構築される。したがって、アルゴリズムは以下の一連のステップを有する。
【００１８】
１．基本周波数を見出す
２．フィルタを構築する
３．フィルタを適用する
各ステップにいくつかの変形がある。以下の節では、好ましい実施形態において用いられる方法を説明する。プロセス全体を自動化してもよいが、実現例ではいくつかの発見的方法を使用するため、アルゴリズムが正確に機能していることをエンドユーザが確認できるように中間形態を提示することがユーザにとって有用であり得る。
【００１９】
原理上は、ポンプ周波数はポンプのモデルおよび流量のみに依存する。公知のポンプのテーブルを生成し、単に流量設定に基づいてポンプごとに基本周波数を計算することも考えられ得る。しかし、この方法では、現在市場で入手可能なポンプ、および製造が中止されたが依然として使用されているポンプについてのかなりの調査が必要となり、新たなモデルを考慮するために、かつ基本値が（溶媒圧縮率などの）内部ポンプパラメータに依存しないという確認を考慮するために、連続的に維持される必要がある。さらに、たとえ所与のポンプの周波数が非常に安定しているとしても、ポンプ同士が同じモデルである場合でもその周波数がすべてのポンプについてまったく同じであるという保証はない。
【００２０】
よりよい方法は、個別の各システムにおけるパルスの測定からポンプ周波数を求めることである。この場合、ユーザはシステムが十分に均衡するまで待機してから溶媒ベースラインを収集する。そして、ソフトウェアが図４に示すようなパワースペクトルを計算する。次に、ソフトウェアはパワースペクトルを走査して基本ピークを探索する。ポンプ周波数は非常に精密であるため、ピークの下のスペクトルパワーはバックグラウンドノイズよりもはるかに大きいので、それを識別するのは簡単明瞭であるが、周波数測定の精度を向上させることができる改良点がいくつかある。
【００２１】
ポンプ振動は機器サンプリングと同期していないため、ポンプ周期はサンプル周波数に対応しない。ポンプの基本周波数に関連付けられたピークは厳密にはパワースペクトルの１つのビンの範囲に入らないため、含まれているパワーはいくつかの近傍のビンに渡ってエイリアスを生成する。この影響はスペクトル漏れとして知られており、方法が適切に働くことは妨害しないが、ポンプ周波数が求められる精度を低下させる。典型的には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算する前にサンプルデータにウィンドウ機能を適用することによってこの影響を改善する。使用可能なウィンドウ機能は多数あるが、それらはすべて、サンプル間隔の開始および終了時にゼロになるという特徴を有する。これには、パワースペクトルをウィンドウ機能のフーリエ変換で畳み込んで、エイリアシングアーティファクトを減少させるという効果がある。ウィンドウ機能の選択は重要ではなく、本開示の分析については、正弦波の単一サイクルであるＨａｎｎウィンドウを選択した。
【００２２】
ポンプ周波数判定の精度を向上させる別の改良点は、まず生信号データを直線に適合させ、次に残余のパワースペクトルを計算することである。これによって、大きい低周波数アーティファクトを生成することになる線形ドリフトがすべて取除かれ、ウィンドウ機能のパフォーマンスが向上する。
【００２３】
次の微妙な問題点は、ドリフトを補正したとしても、図４（ｂ）に見られるように、ゼロに近い周波数で現われるパワースペクトルの１／ｆノイズが常に存在することである。このアーティファクトを回避するために、パワースペクトルの最大ピークを探す走査はゼロ周波数で開始しない。同様に、基本周波数は最高パワーを有するピークではない場合がある。第２、第３、またはそれ以上の高調波ピークが基本周波数よりも大きい場合もある。この問題に対処するために、基本周波数を見出すソフトウェアは、その走査範囲を制限する開始および停止周波数を有する。図４のデータについてソフトウェアによって生成された、開始点５０１および停止点５０２の位置が図５にグラフで示されている。開始および停止周波数範囲が第２高調波を横切らない場合、またはより高い高調波の振幅が減少する場合は、この方法が確実である。開始および停止限度は手動で設定されてもよいが、ピークの近似周波数が先験的に分かっていない場合は、アルゴリズムは別の発見的方法を適用する。
【００２４】
アルゴリズムが誤って基本周波数の代わりに第２または第３高調波を選択する場合を考えてみる。測定された周波数をｗmと称する。ｗm／２およびｗm／３をテストして、このビン内のパワーがその近隣のビンよりもはるかに大きいか否かを確認することによってピークが存在しているか否かを判断することができる。存在している場合は、アルゴリズムは、第２または第３高調波を最初に見出したと判断し、それに従って基本周波数を割当てることができる。
【００２５】
アルゴリズムが基本周波数を適切に求めたとしても、パワースペクトルの周波数分解能に依存する、周波数測定に関連付けられた多少の誤差が存在する。ベースラインの実行時間が長いほど、周波数分解能が良くなり、基本周波数がより正確に求められることになる。あるいは、第ｎ高調波を明示的に探した後、基本周波数を第ｎ高調波の周波数の１／ｎ倍として計算することもできる。これによって、測定精度を１／ｎだけ向上させることができる。別の技術は、ベースライン信号Ｓ（ｔ）を
【００２６】
【数３】
2019537718.tif 000005
【００２７】
の形態の非線形適合モデルに適合させることである。ａ，ｂ，Ａi，ｗ0，φiは適合パラメータである。基本周波数は、ｗ0適合パラメータとして直接抽出される。
【００２８】
基本周波数が求められると、この周波数±Δｗ／２でバンドストップノッチを作成するように櫛形フィルタが構築される。Δｗはノッチの幅である。基本周波数が求められる精度に関連付けられた誤差は未知であるため、第ｎ高調波の周りにノッチを作成し、関連付けられたバンドストップを±ｎΔｗ／２に増加させる。フィルタは、バンドストップノッチの外部にある場合は１と定義され、内部にある場合は０と定義される。図６は、図４に提示されたデータについての結果として生じるフィルタマスクを示す。計算された櫛形フィルタは、生成された後、このデータに適用され得る。櫛形フィルタを適用する（ａ）前および（ｂ）後の双方のＩＰのパワースペクトルを図７に示す。狭い特徴は、パワースペクトルの大部分に影響を与えることなく、ポンプパルスに起因して切取られている。信号処理技術において周知であるように、バンドパスフィルタの幅および位相挙動には多くの変形が可能であり、本開示は上述の詳細に限定されると見なされるべきではない。
【００２９】
最後のステップは、フィルタを適用することである。これは、単に信号のフーリエ変換にマスクを掛けて逆変換をとることによって行なわれる。サンプリングされた検出器信号をｓn＝Ｓ（ｎΔｔ）と定義する。そして、ｓnの離散フーリエ変換は
【００３０】
【数４】
2019537718.tif 000006
【００３１】
であり、Ｎは収集内のサンプルの数である。これは、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを用いることによって効率的に計算することができる。上記に定義した、サンプリングされた櫛形フィルタをｃkと称する。次に、ポンプ周波数を除去する周波数空間
【００３２】
【数５】
2019537718.tif 000007
【００３３】
内の切取ったデータは単に以下の積
【００３４】
【数６】
2019537718.tif 000008
【００３５】
であり、これは次に
【００３６】
【数７】
2019537718.tif 000009
【００３７】
として逆ＦＦＴによって時間領域に変換され直す。
修正データ
【００３８】
【数８】
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【００３９】
はこうして当初のサンプルデータｓnとほぼ同一になるが、ポンプパルスがない。このフィルタをＩＰデータ系列に適用した例を図８に示す。明確に見ることができるように、元データ８０１の周期性パルスはフィルタリングされたデータ８０２では除去されている。フィルタを計算すると、当該フィルタをすべての分析信号に適用してパルス抑制を達成することができる。基本周波数を求めるのは、システムをセットアップするとき、またはＨＰＬＣポンプの流量を変更するときだけでよい。これらの設定が確立された後は、同じフィルタをすべての将来の分析に用いることができる。
【００４０】
本明細書に開示される進歩性を有するフィルタリング方法のパワーのさらなる例を図９に示す。ここでは、比粘度を測定する示差粘度計と、サンプル濃度を測定する示差屈折率検出器とを含む分析機器系統にウシ血清アルブミン（ＢＳＡ）を注入している。これら２つの検出器から、固有粘度［η］が以下の関係
【００４１】
【数９】
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【００４２】
を通して計算される。固有粘度が左軸に示され、比粘度が右軸に示されている。パネル（ａ）では、フィルタリングの前の算出に生の検出器信号が用いられている。ポンプパルスは比粘度信号の振動として見られる。固有粘度は、信号が小さい特にピークのエッジで大きく影響を受ける。パネル（ｂ）は、櫛形フィルタが示差粘度計および示差屈折率信号の双方に適用された後の結果を示す。なお、測定されたピーク形状はフィルタの影響を受けていないが、結果は飛躍的に向上している。前の例と同様に、フィルタリングされていないデータ内に存在するポンプパルスは、補正が適用された後は存在していない。
【００４３】
本開示は主に粘度データへの適用に関するものであったが、当該方法はポンプパルスに対する感度が高いその他の測定のフィルタリングにおいても有用であることに留意すべきである。当該方法は、ブリッジ粘度計のＩＰトランスデューサであることが多い基準機器によって収集したデータを利用して、パルスのタイムスケールを特徴付け、結果として生じるフィルタはクロマトグラフィ系統内のすべての分析機器に適用可能である。実際、新たに生成された櫛形フィルタを、同じ流量で動作する同じＨＰＬＣポンプを有するシステム上で収集した既存のデータファイルに遡及的に適用して、履歴データを向上させることができる。
【００４４】
分析機器測定、高分子キャラクタリゼーション、クロマトグラフィ、および信号処理の当業者にとって明白であるように、実践のために列挙した基本的な要素から逸脱しない本発明の方法の多くの変形が存在するが、そのような変形は上に記載した発明の明らかな実現例であり、添付の特許請求の範囲を参照することにより含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ）】
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【図４ｂ）】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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